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中国量化基金遇致命冲击 富裕投资者恐慌
时间:2026-07-22 15:07来源: 未知 点击:

  “感觉就像自由落体一样。”38岁的上海软件工程师王源(Wang Yuan,音译)说,“前一秒我还在云端,下一秒就跌落谷底。”

  最近两周,中国量化基金投资市场遭遇致命冲击,部分基金净资产值暴跌超过20%,一下抹去过去数月收益。王源也遭遇重大损失,他在2025年10月投了100万元购买了一只量化基金。

  彭博社周二(7月21日)报道说,中国新晋量化基金投资人最近见识到这个原以为势不可挡的行业实际走上了下坡路。量化投资不是保险箱,同样也是高风险博弈。

  这波抛售潮重创了业内一些最大的基金公司。光DeepSeek创办人梁文锋旗下浙江九章资产管理公司的一只基金在一周内也暴跌近16%。

  报道说,此次亏损标志着中国量化基金行业近年来遭遇的最严重挫折之一,令那些涌向量化基金——选择市场中性和指数增强股票投资策略——的富裕投资者感到震惊。

  在中国房地产持续下行和股市长期低迷期间,量化基金曾被认为是为数不多的个人投资亮点之一。在2025年,中国一些基金经理获得超过50%回报率的报道,吸引了众多高净值散户投资者。

  量化产品跌幅超过14% 落后于大盘

  沪深1000指数上周下跌超过12%,创下自2024年2月量化交易员遭遇市场动荡以来的最大单周跌幅。而旨在保本的量化基金产品不但没跑赢市场,反而跌得比大盘还惨。

  据一位不愿透露姓名的基金分销商统计的收益率显示,上周,73只旨在跑赢沪深1000小盘股指数的量化产品平均下跌了14%,平均落后于基准指数1.9个百分点。这位分销商表示,相关数据属于内部信息。

  中国量化基金投资遭遇致命冲击

  追踪对冲基金数据的“深圳排排望”公司汇总了21位基金经理的分析,量化交易员将此次大幅下跌归因于市场最热门交易板块的突然逆转。

  随着海外科技股和高动量成长股疲软势头蔓延,中国投资者开始疯狂抛售小盘股和微盘股,转而拥抱大型基准股。这让许多依赖动量因子和机器学习模型的量化分析师措手不及,模型调整迟缓,导致亏损雪上加霜。

  首先是美股近期市场格局发生根本性转变。第一,资金从人工智能(AI)受益股流出。半导体等前期强势板块遭遇抛售,美光科技等龙头股承压。

  第二,资金流向低估值防御板块。价值型股票和低波动率个股迎来反弹。

  第三,技术面与基本面出现背离。尽管标普500指数周内仍录得上涨,但表面之下的领导力量发生了剧烈切换。

  其次,当美股的这波新市场动态传播到中国时,这种轮动对量化基金的动量策略带来了致命冲击。

  因为动量策略的核心假设是趋势延续——即过去表现好的资产未来仍会继续表现好。当市场出现方向性逆转时,这类策略不仅无法及时调整,还会因为信号滞后而追涨杀跌,在快速轮动中反复受损。

中国量化基金遇致命冲击 富裕投资者恐慌

 图为2025年4月7日,上海静安区一块股票指标画面显示股市暴跌。(Hector Retamal/AFP via Getty Images)

  操盘手:压力测试来得太快太猛

  对刚刚吞下巨额亏损的市场参与者来说,这场突如其来的压力测试来得太快、太猛。

  易虎基金的投资总监李明宏直言,这次下跌是对量化交易行业的一次深度压力测试,也宣告了宽松货币推动的疯狂时代暂告落幕,留给市场的是一地鸡毛与深刻的风险教育。

  李明宏指出,投资敞口和策略的相似性使得人工智能领域的抛售演变为整个行业超额收益的崩盘。

  当整个市场流动性充裕时,雷同的量化模型可以让所有入场者都能一起分红;一旦风向逆转,拥挤的交易便成了互相踩踏的利器。

  投资人以为把资金交给高科技量化模型,就能安稳收取超额回报,却忽略了模型背后的共性风险。

  随着基金争相减持同一只股票,抛售压力加剧了跌势,并引发了整个市场的进一步去杠杆化。

  一次损失超数百万 富裕投资人:几乎无人幸免

  周先生在黑翼资产管理公司投资了2000万元。过去几周,他持有的股票策略投资下跌了近30%。

  “感觉就像坐过山车一样。”周先生告诉彭博社说。他还补充说,由于可能出现强制抛售,他认为现在不是增加量化投资或进入中国A股市场的合适时机。

  截至7月17日当周,黑翼股票策略的净资产值缩水19.39%,创下该策略成立以来的最大跌幅。

  即使是经验丰富的投资者这次也难以幸免。杭州一位制造业企业主何梅(May He,音译)在市场中性量化基金上投资超过5000万元,但过去短短几天内账面损失高达数百万元后,她正在考虑赎回部分持仓。

  “几乎无人幸免。”何梅说。

  中共监管机构周一高调会见了八位投资者代表,旨在稳住资本市场的信心,以免影响接下来相关企业的首次公开募股。

  但投资者则希望监管机构采取措施吸引更多长期资本,并加强对量化交易和人工智能相关应用的审查。

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